По данным приведенным в таблице, № X 6,9,9,7,9,8,10,6 Y 33,40,20,30,35,44,37,26 требуется 1.     Построить линейное уравнение регрессии Y по X. 2.     Рассчитать линейный коэффициент корреляции, коэффициент детерминации и среднюю ошибку аппроксимации.

Оцените статистическую надежность результатов регрессионного моделирования с помощью F-критерия Фишера. По значениям характеристик, рассчитанных в пп. 4, 5 и данном пункте, выберите лучшее уравнение регрессии и дайте его обоснование.

Имеется статистика по выпуску продукции и ее материалоемкости 10 однородных заводов. Установить, есть ли взаимосвязь между этими параметрами, и насколько тесная.

Рассчитать коэффициент линейной парной корреляции и построить уравнение линейной парной регрессии одного признака от другого. Один из признаков будет играть роль факторного (х), другой – результативного (y).